Google Research zeigt mit PhotoScan, dass Smartphone Fotos eine deutlich genauere Einschätzung des metabolischen Risikos liefern können als klassische BMI Rechner. Der BMI gilt als grober Richtwert, verfehlt jedoch oft entscheidende Unterschiede in der Körperfettverteilung.
PhotoScan schätzt dagegen Körperfettanteil, Android zu Gynoid Verhältnis und Viszeral zu Subkutan Verhältnis direkt aus Standardfotos und erreicht eine Genauigkeit, die nahe an DXA Messungen liegt.
Das Modell wurde mit über 35000 UK Biobank Datensätzen vortrainiert und mit 677 realen Smartphone Fotos feinabgestimmt. In einer unabhängigen Validierung mit 132 Teilnehmern lag die mittlere Abweichung bei 2.13 Prozent für Körperfett und unter 0.1 für die beiden Fettverteilungskennzahlen. Diese Werte sind entscheidend, da viszerales Fett und hohe A/G Werte stark mit Insulinresistenz korrelieren. PhotoScan liefert damit genau die strukturellen Informationen, die BMI nicht erfassen kann.
Für die Klassifikation von Insulinresistenz erreichte PhotoScan in Kombination mit Basisdaten einen AUROC von 0.760 und einen NRI von 0.593. BIA Sensoren zeigten keine Verbesserung. PhotoScan zeigt damit, dass optische Körperfettverteilung aus Fotos ein praktikabler Weg sein kann, um metabolisches Risiko früh und nicht invasiv zu erkennen.
